RuntimeError: “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Int‘解决办法

最新推荐文章于 2025-01-18 21:00:44 发布
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#人工智能

该篇文章讨论了在使用nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index时遇到的RuntimeError，原因在于该函数未实现对Int类型的处理。博主在代码中添加了将target类型转换为torch.int64以解决这个问题，关注点在于CUDA和深度学习库CUDNN的兼容性问题。
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{RuntimeError}“nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_1d_index“ not implemented for ‘Float‘
weixin_39417324的博客
12-27 9247
应该是使用损失函数的时候，遇到了这个问题，意思就是说，这个函数的某个参数不支持Float类型的： F.nll_loss(out, target) 这个函数就是算损失，一般来说，这个函数使用应该遵循下面两点： 第一点，应该前后维度一致，如果你的batchsize大于1，那么可以都展开成为一维的 第二点，out的类型是cuda类型的float，target是long()类型的 F.nll_loss(out.squeeze().flatten(), target_class.flatten().long())
DataLoader worker (pid(s) 13424) exited unexpectedly “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“
weixin_64546620的博客
07-30 1807
DataLoader worker (pid(s) 13424) exited unexpectedly "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int' invalid literal for int() with base 10: 'Test\\94' 三个问题的解决
【已解决】RuntimeError: “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Float‘
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BetrayFree的博客
10-20 1万+
来进行训练模型加水印时报错RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Float'，这个在网上并没有找到解决办法，有的也只是RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'int'，也就是说之前因为int类型不兼容出了问题，那这个float报错的原因是什么呢？
RuntimeError: “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Int‘
Accelerating的博客
07-17 7650
pytorch nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int')
pytorch自己收集的数据模型训练遇到的几个问题
sslc_的博客
08-19 2296
pytorch模型训练遇到的几个问题
runtimeerror: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'float'
最新发布
06-11
在 PyTorch 中，出现 `RuntimeError: “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Float’` 或者 `not implemented for 'Int'` 的问题，通常与输入张量和目标张量的数据类型不匹配有关...
CrossEntropy报错RuntimeError: “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Int‘
weixin_49983968的博客
04-11 353
不能为float或者int 需要转化为long。在进行损失函数计算时 使用交叉熵损失函数。这是因为label的数据类型。
RuntimeError: “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Float‘
qq_63075864的博客
01-18 483
但是出了题目所示的错，查看资料才知道交叉熵loss函数接受两个参数，第一个是float，第二个是long！背景：深度学习训练时，我自己提取了输入跟输入进行训练，把一些字符串类别映射成了数字，
Pytorch报错`RuntimeError: “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Float‘`
qq_43369406的博客
03-19 741
出现这个原因是因为我的代码中使用了BCE Loss，而BCE Loss函数输入的label标签类型应该是。
[debug] RuntimeError: “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Int‘
真理无穷，进一步有进一步的欢喜
01-11 1万+
问题描述 在使用nn.CrossEntropyLoss时出现报错： loss_id = self.IDLoss(id_preds, id_targets) Traceback (most recent call last): File "/home/hgx/pycharm-2020.1.3/plugins/python/helpers/pydev/_pydevd_bundle/pydevd_exec2.py", line 3, in Exec exec(exp, global_vars, lo
“nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Int‘ 问题解决
weixin_45218778的博客
02-15 1万+
错误nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'，这是pytorch在计算交叉熵时出现的错误
【无标题”nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Int“，Python运行程序时出现的问题
qwe9152921的博客
03-26 2730
错误原因： 情况一：数据类型或者Label的类型错误，需要转换 情况二：分类识别问题中，标签被需要转换为one—hot编码形式 解决方案： 针对情况一，可直接将源代码中的 转换为： 针对情况二，可以利用函数scatter函数，详见官方说明https://blog.youkuaiyun.com/duan_zhihua/article/details/82556676 ...
randn数据时报错：”RuntimeError: “normal_kernel_cpu“ not implemented for ‘Long‘“
Mamdanni的博客
03-01 2716
将 torch.normal(mean=torch.full([10],0),std=torch.arange(1,0,-0.1)) 中的“0”之后添加一个“.” 即 torch.normal(mean=torch.full([10],0.),std=torch.arange(1,0,-0.1)) 已解决。
DEBUG:RuntimeError: “normal_kernel_cpu“ not implemented for ‘Long‘
weixin_45808526的博客
07-29 3135
报错RuntimeError: “normal_kernel_cpu” not implemented for ‘Long’ torch.normal(mean=torch.full([10],0),std=torch.arange(1,0,-0.1)) 改为 torch.normal(mean=torch.full([10],0.),std=torch.arange(1,0,-0.1))
nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d: Assertion `t ＞= 0 && t ＜ n__classes` failed.
m0_72708335的博客
01-04 1197
参考如上，第二种方法解决的，我在数据量化时，将label设为了1-8，自此报各种奇怪错误。总结：label需要从0开始，原因不知。
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